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Analyses morphométriques


Eddy Fortier
🤔 👀
Pierre bellec
🤔 ⚠️ 👀

Warning

Ce chapitre est en cours de développement. Il se peut que l’information soit incomplète, ou sujette à changement.

Objectifs du cours

Ce cours introduit différentes approches pour quantifier la morphologie du cerveau à l’aide des données d’imagerie par résonance magnétique anatomique. Il sera question dans ce chapitre de trois grandes approches d’analyse:

  • la volumétrie, qui vise à mesurer la taille d’une région cérébrale;

  • la morphométrie basée sur les voxels (voxel-based morphometry ou VBM), qui vise à mesurer le volume de matière grise locale pour chaque voxel dans le cerveau;

  • les analyses de surface, qui exploitent la structure en ruban de la matière grise pour mesurer l’épaisseur et la surface corticale.

On parlera également d’étapes d’analyse d’images utiles pour l’ensemble de ces techniques: le recalage, la segmentation, le lissage et le contrôle de qualité.

Morphométrie

_images/morphometrie_durer.jpg

Fig. 18 Étude de Dürer sur les proportions du visage. Image appartenent au domaine public, tirée de wikimedia.

En neurosciences, la morphométrie est l’étude de la forme du cerveau et de ses structures. Le terme morphométrie combine deux termes tirés du grec ancien: morphos (forme) et métron (mesure). La morphométrie est donc la “mesure” de la “forme”. Pour mesurer la forme du cerveau, il est nécessaire de pouvoir observer clairement les délimitations neuroanatomiques. L’IRM anatomique nous donne un bon contraste entre matière grise, matière blanche et liquide céphalo-rachidien. Combinée avec des outils automatiques d’analyse d’images, l’IRM permet donc de réaliser des études de morphologie computationnelle.

_images/ledig2018.webp

Fig. 19 Cette figure illustre des différences morphologiques entre des individus présentant des profils cliniques différents: sans atteinte cognitive (haut), troubles légers de la cognition (milieu), démence de type Alzheimer (bas). Par ailleurs, il est également possible d’observer des différences longitudinales au sein d’un même individu (de gauche à droite, visite initiale, suivi après deux ans, différence entre les deux images). Figure tirée de [LSG+18], sous licence CC-BY.

Comme le démontre la figure ci-haut, les études morphologiques IRM permettent de comparer des individus et des groupes. De telles comparaisons peuvent nous informer sur l’effet de l’âge, ou bien encore l’effet d’une lésion ou d’une maladie sur la forme du cerveau.

Volumétrie

Segmentation manuelle

_images/ashempour2019.jpg

Fig. 20 Cette figure illustre un protocole de segmentation manuelle de l’amygdale. Vue coronale d’une segmentation manuelle de l’amygdale gauche (jaune) et droit (bleu) avant (gauche) et après (droite) avoir procédé aux corrections dans le plan coronal. Figure tirée de [HTM+19], sous licence CC-BY.

La volumétrie manuelle consiste à délimiter visuellement une aire cérébrale particulière, comme l’hippocampe ou l’amygdale (voir Fig. 20). Cette approche nécessite du temps, car le contour des structures d’intérêt doit être dessiné à la main sur chaque coupe d’IRM. On commence d’abord par segmenter une structure dans un premier plan de coupe (par exemple, axial), puis il faudra aller corriger cette segmentation dans les autres plans (par exemple, sagittal et coronal).

Pour un rappel concernant les différents types de coupes du cerveau, veuillez vous référer au Chapitre 1: Cartes cérébrales.

Ce type d’approche requiert également un protocole de segmentation avec des critères anatomiques clairs, pour décider où une région cérébrale se trouve. Pour certaines structures, comme pour l’hippocampe, il existe des protocoles détaillés (par exemple: [WDO+17]). Mais pour d’autres régions, comme les aires visuelles (V1, V2, etc.), il est nécessaire de réaliser des expériences fonctionnelles afin de pouvoir les délimiter. En effet, dans ce dernier cas, les délimitations anatomiques ne sont pas toujours disponibles ou bien établies.

Un protocole de segmentation rigoureux est nécessaire pour obtenir un bon niveau de concordance des résultats entre différents chercheurs. Certains protocoles proposent aussi un processus de certification, ce qui offre une garantie que la personne effectuant la segmentation applique le protocole correctement.

Segmentation automatique

# Téléchargement de l'atlas Harvard-Oxford
from nilearn import datasets

# Enlève les warnings
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

atlas = datasets.fetch_atlas_harvard_oxford('cort-maxprob-thr25-2mm').maps
mni = datasets.fetch_icbm152_2009()

# Visualisation de la figure
import matplotlib.pyplot as plt
from myst_nb import glue
from nilearn import plotting

fig = plt.figure(figsize=(12, 4))
plotting.plot_roi(atlas,
    bg_img=mni.t1,
    axes=fig.gca(),
    title="Atlas Harvard-Oxford",
    cut_coords=(8, -4, 9),
    colorbar=True,
    cmap='Paired')

glue("harvard-oxford-fig", fig, display=False)
_images/morphometrie_1_1.png

Fig. 21 Un exemple d’atlas de régions anatomiques: l’atlas Harvard-Oxford. Cette figure est générée par du code python à l’aide de la librairie nilearn à partir d’un jeu de données public appelé fetch_atlas_harvard_oxford (Nilearn, section 9.2.1: Basic Atlas plotting) [DSF+06, FCB+05, GSM+07, MGK+06] (cliquer sur + pour voir le code).

Afin d’automatiser le travail de segmentation, il est possible d’utiliser un atlas, c’est à dire une segmentation déjà effectuée par une équipe de chercheurs dans un espace de référence, aussi appelé espace stéréotaxique. Il existe une variété d’atlas basées sur différents critères anatomiques ou fonctionnels, il est important de choisir adéquatement l’atlas en fonction des structures étudiées. Afin d’ajuster l’atlas sur les données d’un participant, les images structurelles de ce dernier sont d’abord recalées de manière automatisée vers l’espace stéréotaxique de référence. Cette transformation permet par la suite d’adapter l’atlas à l’anatomie de chaque sujet.

Le recalage

Afin d’appliquer un atlas de régions cérébrales sur une IRM individuelle, ou plus généralement mettre en correspondance deux images de cerveaux, il est nécessaire de recaler cette IRM sur l’espace stéréotaxique qui a été utilisé pour établir les régions. Ce processus mathématique va chercher à déformer l’image individuelle afin de l’ajuster à l’espace stéréotaxique. Cette transformation peut être affine (incluant notamment translation, rotation, mise à l’échelle) ou bien non-linéaire (déplacement dans n’importe quelle direction de l’espace). L’objectif du recalage est d’augmenter le niveau de similarité entre les images, mais il est aussi important que les déformations soient continues. Autrement dit, des endroits adjacents dans les images non-recalées doivent toujours être adjacents après le recalage. Les images ci-dessous illustrent l’effet de différents types de recalage. Elles sont tirées de la documentation du logiciel slicer, sous licence CC-Attributions Share Alike.

_images/registration_slicer_raw.gif

Fig. 22 Images brutes: deux scans du même sujet, prises durant deux séances d’acquisition différentes.

_images/registration_slicer_affine.gif

Fig. 23 Images recalées par un processus de transformation affine seulement.

_images/registration_slicer_nonlinear.gif

Fig. 24 Images recalées par une transformation affine suivie d’une transformation non-linéaire.

_images/registration_slicer_nonlinear_only.gif

Fig. 25 Visualisation des effets du recalage non-linéaire seulement.

# Ce code récupère des données IRM T1
# et génère une image dans trois plans de coupes

# Enlève les warnings
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

# Télécharge un scan anatomique (template MNI152)
from nilearn.datasets import fetch_icbm152_2009
mni = fetch_icbm152_2009()

# Visualise le volume cérébral
import matplotlib.pyplot as plt
from myst_nb import glue
from nilearn.plotting import plot_anat

fig = plt.figure(figsize=(12, 4))
plot_anat(
  mni.t1,
  axes=fig.gca(),
  cut_coords=[-17, 0, 17],
  title='Espace stereotaxique MNI152'
)
glue("mni-template-fig", fig, display=False)

Espace stéréotaxique

Afin de définir une anatomie de référence, les chercheurs utilisent généralement un cerveau “moyen”. Le cerveau de plusieurs dizaines d’individus sont recalés les uns avec les autres, puis moyennés jusqu’à obtenir une seule image. Si le recalage a bien fonctionné, comme dans le cas de l’atlas MNI152 ci-dessous, les détails de la neuroanatomie sont préservés dans la moyenne.

_images/morphometrie_3_0.png

Fig. 26 Espace stéréotaxique de l’Institut Neurologique de Montréal (MNI). Cette espace de référence a été obtenu en faisant la moyenne des images cérébrales de 152 sujets après avoir procédé à un recalage non-linéaire itératif [FEB+11].

Analyses statistiques

_images/ledig2018_stats.png

Fig. 27 Cette figure illustre les différences de volume de l’hippocampe entre participants cognitivement sains (HC), participants avec troubles cognitifs légers stables (sMCI) ou progressifs (pMCI), ou patients avec une démence de type Alzheimer (AD), dans la cohorte ADNI. Plus les symptômes cliniques sont sévères, plus la probabilité de présenter la maladie d’Alzheimer est grand, et plus le stade de la maladie est sévère. L’atrophie de l’hippocampe est claire chez les patients présentant les symptômes les plus sévères. Figure tirée de [LSG+18], sous licence CC-BY.

Pour les analyses statistiques, on extrait le volume de chaque structure segmentée (en \(mm^3\)), et on peut par exemple comparer statistiquement le volume moyen entre deux groupes, ou tester l’association du volume avec une variable comme l’âge. Par exemple, dans la Fig. 27, on compare le volume de l’hippocampe entre différents groupes cliniques avec différents risques de la maladie d’Alzheimer.

VBM

Densité de matière grise

La morphométrie basée voxel (VBM) a pour objectif de mesurer le volume de matière grise immédiatement autour d’un voxel donné. Cette approche n’est donc pas limitée par le besoin d’avoir des frontières préétablies claires entre différentes structures cérébrales. Lorsque l’on génère une mesure de volume pour l’ensemble des voxels du cerveau, on obtient une carte 3D de la densité de matière grise. L’avantage premier de cette approche est d’être automatisée et systématique. La présence d’une personne ne devient nécessaire que pour vérifier que la procédure a fonctionné correctement, une étape appelée contrôle qualité (ou QC, pour “quality control”). On va aussi tester la morphologie du cerveau au travers de l’ensemble de la matière grise. Mais le grand nombre de mesures différentes générées pose un problème de comparaisons multiples lorsque vient le temps de faire les analyses statistiques, voir le Chapitre 10: Cartes statistiques.

Segmentation

# Importe les librairies nécessaires
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from myst_nb import glue
import seaborn as sns

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

# Télécharge un scan anatomique (template MNI152)
from nilearn import datasets
mni = datasets.fetch_icbm152_2009()

# Initialise la figure
fig = plt.figure(figsize=(15, 15))

from nilearn.plotting import plot_stat_map
from nilearn.image import math_img
from nilearn.input_data import NiftiMasker

thresh = 0.8
coords = [-5, 5, -25]

# Full brain
ax_plot = plt.subplot2grid((4, 3), (0, 0), colspan=1)
mask_brain = math_img(f"img>{thresh}", img=mni.mask)
val_brain = NiftiMasker(mask_img=mask_brain).fit_transform(mni.t1)
ax = sns.distplot(val_brain, norm_hist=False)
ax.set_xlim(left=0, right=100)
ax_plot = plt.subplot2grid((4, 3), (0, 1), colspan=2)
plot_stat_map(mni.mask,
              bg_img=mni.t1,
              cut_coords=coords,
              axes=ax_plot,
              black_bg=True,
              title='cerveau'
              )

# Gray matter
ax_plot = plt.subplot2grid((4, 3), (1, 0), colspan=1)
mask_gm = math_img(f"img>{thresh}", img=mni.gm)
val_gm = NiftiMasker(mask_img=mask_gm).fit_transform(mni.t1)
ax = sns.distplot(val_gm, norm_hist=False)
ax.set_xlim(left=0, right=100)
ax_plot = plt.subplot2grid((4, 3), (1, 1), colspan=2)
plot_stat_map(mni.gm,
              bg_img=mni.t1,
              cut_coords=coords,
              axes=ax_plot,
              black_bg=True,
              title='matière grise'
              )

# White matter
ax_plot = plt.subplot2grid((4, 3), (2, 0), colspan=1)
mask_wm = math_img(f"img>{thresh}", img=mni.wm)
val_wm = NiftiMasker(mask_img=mask_wm).fit_transform(mni.t1)
ax = sns.distplot(val_wm, norm_hist=False)
ax.set_xlim(left=0, right=100)
ax_plot = plt.subplot2grid((4, 3), (2, 1), colspan=2)
plot_stat_map(mni.wm,
              bg_img=mni.t1,
              cut_coords=coords,
              axes=ax_plot,
              black_bg=True,
              title='matière blanche'
              )

# CSF
ax_plot = plt.subplot2grid((4, 3), (3, 0), colspan=1)
mask_csf = math_img(f"img>{thresh}", img=mni.csf)
val_csf = NiftiMasker(mask_img=mask_csf).fit_transform(mni.t1)
ax = sns.distplot(val_csf, axlabel="intensité de l'image", norm_hist=False)
ax.set_xlim(left=0, right=100)
ax_plot = plt.subplot2grid((4, 3), (3, 1), colspan=2)
plot_stat_map(mni.csf,
              bg_img=mni.t1,
              cut_coords=coords,
              axes=ax_plot,
              black_bg=True,
              title='liquide cephalo rachidien'
              )

from myst_nb import glue
glue("mni-segmentation-fig", fig, display=False)
_images/morphometrie_5_0.png

Fig. 28 Segmentation probabiliste des principaux types de tissus, et distribution des valeurs pondérées en T1 dans les voxels “purs” (probabilité supérieure à 80% pour un type de tissu donné). L’image pondérée en T1 ainsi que les segmentations correspondent à l’espace stéréotaxique MNI152 [FEB+11].

Une étape importante de la VBM est la segmentation. Cette analyse vise à catégoriser les différents tissus du cerveau en classes, notamment matière grise, matière blanche et liquide céphalo-rachidien. On va aussi généralement extraire un masque du cerveau et exclure les méninges ainsi que le crâne. On va généralement inclure d’autres types de tissus également, comme la graisse. Un algorithme de segmentation va examiner la distribution des niveaux de gris dans l’image, par exemple pondérée en T1, et estimer pour chaque voxel la proportion du voxel qui contient un tissu donné. Cette proportion est souvent appelé effet de volume partiel. Un voxel peut par exemple être assigné à 80% de matière grise et 20% de liquide céphalo-rachidien.

Effets de volume partiel

Il est possible que la segmentation automatique nous retourne certains tissus non-désirés, mais dont les valeurs dont les valeurs dans l’image sont similaires à celle de la matière grise. Il est ainsi possible que des voxels se trouvant directement sur la jonction entre une zone blanche et une zone noire (par exemple, sur une paroi de matière blanche qui borderait un ventricule) aient comme valeur résultante une valeur s’apparentant plutôt au gris associé à la matière grise (valeur moyenne entre blanc et noir). On appelle ce genre d’effet de mélange de noir et de blanc les volumes partiels (une partie du volume du voxel est blanche alors que l’autre partie est noire).

Erreurs de segmentation

Il est possible de perdre certaines structures pour lequelles le contraste entre la matière blanche et matière grise n’est pas assez important pour que l’algorithme réussisse à les classifier efficacement. Pour ce genre de structure, il est important d’ajouter des a priori (des règles, ou conditions supplémentaires) afin de ne pas les perdre. Il est aussi envisageable de corriger cette partie de la segmentation de façon manuelle.

_images/segmentation-error-volume-fig.png

Fig. 29 Image de gauche: IRM individuelle pondérée en T1. Image de droite: classification matière grise et matière blanche générée par le logiciel ANTS. Notez comment la matière blanche proche du gyrus est classifié de manière erronnée comme matière grise. Image sous licence CC Attribution, tirée de Klein et al., 2017 [KGB+17].

Lissage

# Improte les librairies nécessaires
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from myst_nb import glue
import seaborn as sns

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

# Télécharge un scan anatomique (template MNI152)
from nilearn import datasets
mni = datasets.fetch_icbm152_2009()

# Initialise la figure
fig = plt.figure(figsize=(15, 15))

from nilearn.plotting import plot_anat
from nilearn.image import math_img
from nilearn.input_data import NiftiMasker
from nilearn.image import smooth_img

list_fwhm = (0, 5, 8, 10)
n_fwhm = len(list_fwhm)
coords = [-5, 5, -25]

for num, fwhm in enumerate(list_fwhm):
    ax_plot = plt.subplot2grid((n_fwhm, 1), (num, 0), colspan=1)
    vol = smooth_img(mni.gm, fwhm)
    plot_anat(vol,
              cut_coords=coords,
              axes=ax_plot,
              black_bg=True,
              title=f'FWHM={fwhm}',
              vmax=1)

from myst_nb import glue
glue("smoothing-fig", fig, display=False)
_images/morphometrie_7_0.png

Fig. 30 Illustration de l’impact du lissage sur une carte de densité de matière grise en VBM. Lorsque le paramère FWHM augmente, la mesure de densité représente une région entourant le voxel de plus en plus grande. Cette figure est générée par du code python à l’aide de la librairie nilearn à partir d’un jeu de données public appelé template MNI152 2009 [FEB+11] (cliquer sur + pour voir le code).

L’étape suivante correspond au lissage spatial, qui consiste à ajouter un filtre sur l’image qui va la rendre plus floue. En pratique, le lissage remplace la valeur à chaque voxel par une moyenne pondérée de ses voisins. Comme c’est une moyenne pondérée, la valeur originale du voxel est celle qui aura la plus grande pondération, mais les valeurs des voxels situés directement autour vont aussi l’affecter grandement. La valeur des poids suit un profil de distribution Gaussienne 3D. Il est nécessaire de procéder à cette étape afin d’obtenir des valeurs de densité de matière grise pour des zones qui dépasse le voxel unique, et analogue du volume d’une petite région, centrée sur le voxel. La taille de la région est contrôlée par un paramètre de largeur à mi-hauteur, ou FWHM (full width at half maximum), qui se mesure en millimètres. Plus la valeur de FWHM est grande, plus grand sera le rayon du voisinage de voxels qui auront un impact sur la valeur lissée du voxel, voir Fig. 30.

Analyses statistiques

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from nilearn import datasets
from nilearn.input_data import NiftiMasker
from nilearn.image import get_data

n_subjects = 50  # more subjects requires more memory

# Charge les données
oasis_dataset = datasets.fetch_oasis_vbm(n_subjects=n_subjects)
gray_matter_map_filenames = oasis_dataset.gray_matter_maps
age = oasis_dataset.ext_vars['age'].astype(float)

# Prétraitement (mask)
nifti_masker = NiftiMasker(
    standardize=False,
    smoothing_fwhm=2,
    memory='nilearn_cache')  # cache options

# Normalise les données
gm_maps_masked = nifti_masker.fit_transform(gray_matter_map_filenames)

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
variance_threshold = VarianceThreshold(threshold=.01)

gm_maps_thresholded = variance_threshold.fit_transform(gm_maps_masked)
gm_maps_masked = variance_threshold.inverse_transform(gm_maps_thresholded)
data = variance_threshold.fit_transform(gm_maps_masked)

# Modèle de régression massivement univarié
from nilearn.mass_univariate import permuted_ols
neg_log_pvals, t_scores_original_data, _ = permuted_ols(
    age, data,  # + intercept as a covariate by default
    n_perm=2000,  # 1,000 in the interest of time; 10000 would be better
    verbose=1, # display progress bar
    n_jobs=1)  # can be changed to use more CPUs
signed_neg_log_pvals = neg_log_pvals * np.sign(t_scores_original_data)
signed_neg_log_pvals_unmasked = nifti_masker.inverse_transform(
    variance_threshold.inverse_transform(signed_neg_log_pvals))

# Visualise les résultats
threshold = -np.log10(0.1)  # 10% corrected

fig = plt.figure(figsize=(10, 3), facecolor='k')
bg_filename = gray_matter_map_filenames[0]
cut_coords = [0, 0, 0]
display = plot_stat_map(signed_neg_log_pvals_unmasked, bg_img=bg_filename,
                        threshold=threshold, cmap=plt.cm.RdBu_r,
                        cut_coords=cut_coords,
                        figure=fig)
title = ('Negative $\\log_{10}$ p-values'
         '\n(Non-parametric + max-type correction)')
display.title(title, y=1.2)
plt.show()

from myst_nb import glue
glue("vbm-fig", fig, display=False)
_images/morphometrie_9_72.png

Fig. 31 Régression linéaire en VBM. On teste ici l’effet de l’âge sur un groupe (N=50) de participants de la base de données OASIS. La significativité \(-\log_{10}(p)\) de l’effet de l’âge est présentée superposé à une image de densité de matière grise. Cette figure est adapté d’un tutoriel Nilearn.

Afin de pouvoir comparer les valeurs de densité de matière grise entre les sujets, on utilise la même procédure de recalage non-linéaire que pour la volumétrie automatique. Contrairement à la volumétrie manuelle où chaque volume à l’étude est délimité de façon à représenter la même structure d’intérêt, le recalage utilisé en VBM n’est pas lié à une structure particulière. Une fois les cartes de densité recalées dans l’espace stéréotaxique de référence, on peut faire des tests statistiques à chaque voxel. Dans l’exemple ci-dessus, on teste l’effet de l’âge sur la matière grise. C’est généralement le genre d’image qui sera par la suite utilisé lors de publications scientifiques. Les détails concernant les modèles stastistiques seront présentés dans le chapitre sur la régression linéaire.

Analyses de surface

Extraction de surface

_images/surface-fig.png

Fig. 32 Illustration de la position de surface piale et de la surface intérieure. En haut: coupe d’IRM pondérée en T1, avec les surfaces estimées de manière automatique. En bas: illustration schématique des surfaces. Figure adaptée par P Bellec à partir de figures de l’article Klein et al., 2017 [KGB+17] sous licence CC-BY.

Les analyses de surface corticale diffèrent des précédentes techniques de morphométrie en ce qu’elles utilisent la forme de ruban de la matière grise, qui s’étend en surface de la matière blanche. En plus des étapes de segmentation et de recalage que l’on a vu précédemment, on va utiliser un algorithme qui va détecter la surface piale, à la frontière entre la matière grise et le liquide céphalo-rachidien, et la surface intérieure, ou surface blanche, à la frontière entre la matière blanche et la matière grise. Il faudra également, comme pour la VBM, extraire un masque du cerveau en éliminant les structures n’appartenant pas au cortex (boîte crânienne, tissus adipeux, méninges, liquide céphalo-rachidien, etc.). Cette surface peut être visualisée comme un objet 3D, et donne lieu à de magnifiques visulisations interactives.

Épaisseur, surface et volume

_images/thickness-fig.png

Fig. 33 Illustration des mesures de surface, épaisseur et volume du cortex. Figure adaptée par P Bellec à partir de figures de l’article Winkler et al., 2018 [WGB+18] sous licence CC-BY.

La reconstruction de la géométrie de la surface va permettre de décomposer le volume de la matière grise en une épaisseur locale, et une surface locale. Ces deux propriétés peuvent maintenant être étudiées séparément, contrairement à une analyse VBM, et il a été démontré qu’elles associent de manière distincte avec différentes conditions neurologiques et psychiatriques. Plutôt que de procéder à l’analyse du contenu d’unités de volume (voxels), comme c’était le cas pour la VBM, on utilisera ici l’analyse du contenu d’unités de surface: les vertex.

Warning

Qui dit surface corticale, sous-entend aussi que les structures sous-corticales sont laissées de côté. Pour les structures enfouies dans la boîte crânienne telles que les thalami et les ganglions de la base, il faut combiner l’analyse de surface avec une volumétrie automatique (pour le sous-cortical).

Contrôle qualité

Il y a en effet un aspect de contrôle de qualité qui doit être vérifié à ce stade afin de ne pas mettre en péril l’ensemble des étapes suivantes.

  • On procédera ensuite à la délimitation des surfaces piale et interne. Pour ce faire, on modélisera un volume en forme de ballon virtuel au centre de chacun des hémisphères du cerveau. On définit ensuite des contraintes physiques (délimitation de la “cavité” interne dans laquelle le ballon peut évoluer) afin de marquer la frontière entre la matière blanche et la matière grise (surface interne). On procède ensuite à “gonfler” ce ballon jusqu’à ce qu’il épouse le mieux possible la frontière de la surface interne (jusqu’à ce que le ballon soit gonflé jusqu’à occuper tout l’espace dans la cavité et suivre l’ensemble des courbes de la paroi). Il est aussi possible de faire la procédure inverse. On pourrait en effet générer un ballon virtuel autour de chacun des hémisphères et les “dégonfler” jusqu’à ce qu’ils épousent les contours des frontières délimitées par les contraintes physiques. Lorsque l’une des frontières (surface interne ou surface piale) est délimitées, il est possible de continuer la procédure de gonflement/dégonflement afin d’obtenir la seconde surface. On peut ensuite utiliser la distance entre les deux surfaces en un point donné afin d’évaluer l’épaisseur corticale pour ce vertex. Cette distance est obtenue en prenant la perpendiculaire à l’une des surfaces et en mesurant la distance entre les deux surfaces le long de cette perpendiculaire. Ce genre de technique permet par la suite de générer des cartes d’épaisseur corticale.

  • La dernière étape des analyses de surfaces marque un retour aux similitudes avec les techniques de volumétrie: c’est l’étape des analyses statistiques.

Contrôle de qualité

Comme pour toute opération automatisée, il reste toujours une possibilité d’erreur au cours du processus de recalage. Il est donc nécessaire de prévoir une étape de vérification des résultats afin de s’assurer qu’il n’y a pas eu d’aberrations qui se sont introduites dans les données. Ces aberrations peuvent venir de plusieurs sources différentes:

  • Erreurs dans les étapes de recalage linéaire et/ou non-linéaire

  • Présence d’artéfacts lors de l’acquisition des données (présence d’objects métalliques, etc.)

  • Etc.

Cette vérification de la qualité des images permettra d’éliminer les images inutilisables avant de procéder aux analyses statistiques. Conserver ces dernières pourrait avoir des impacts importants sur les résultats ainsi que sur les conclusions tirées, c’est pourquoi il est primordial de garder ce risque en tête lors du traitement des données.

Attention

Malheureusement, ce genre de technique est coûteuse en terme de ressources de calcul et des erreurs peuvent survenir à plusieurs niveaux. Par exemple, cette technique est particulièrement peu robuste face aux effets des volumes partiels. On pourrait en effet avoir une surface qui ne se rend pas jusqu’au fond d’un sulcus, ou lorsque les giri sont très rapprochés, qui ne rentre même pas à l’intérieur du sulcus. Le résultat de ces deux types d’erreurs, qui sont possibles autant sur la surface piale que sur la surface interne, sera une forte surestimation localisée de l’épaisseur corticale. C’est pourquoi il est souhaitable de procéder à des contrôles de qualité fréquemment.

Conclusion

Ce chapitre vous a introduit aux différentes familles de techniques de morphologie computationnelle qu’il est possible d’utiliser avec des données acquises en imagerie par résonance magnétique anatomique. On a discuté de plusieurs techniques clés d’analyse d’image, et l’on a parlé de modèles statistiques.

Références

DSF+06

Rahul S. Desikan, Florent Ségonne, Bruce Fischl, Brian T. Quinn, Bradford C. Dickerson, Deborah Blacker, Randy L. Buckner, Anders M. Dale, R. Paul Maguire, Bradley T. Hyman, Marilyn S. Albert, and Ronald J. Killiany. An automated labeling system for subdividing the human cerebral cortex on mri scans into gyral based regions of interest. NeuroImage, 31(3):968–980, 2006. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1053811906000437, doi:https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2006.01.021.

FEB+11(1,2,3)

Vladimir Fonov, Alan C Evans, Kelly Botteron, C Robert Almli, Robert C McKinstry, D Louis Collins, and Brain Development Cooperative Group. Unbiased average age-appropriate atlases for pediatric studies. Neuroimage, 54(1):313–327, January 2011.

FCB+05

Jean A. Frazier, Sufen Chiu, Janis L. Breeze, Nikos Makris, Nicholas Lange, David N. Kennedy, Martha R. Herbert, Eileen K. Bent, Vamsi K. Koneru, Megan E. Dieterich, Steven M. Hodge, Scott L. Rauch, P. Ellen Grant, Bruce M. Cohen, Larry J. Seidman, Verne S. Caviness, and Joseph Biederman. Structural brain magnetic resonance imaging of limbic and thalamic volumes in pediatric bipolar disorder. American Journal of Psychiatry, 162(7):1256–1265, 2005. doi:10.1176/appi.ajp.162.7.1256.

GSM+07

Jill M. Goldstein, Larry J. Seidman, Nikos Makris, Todd Ahern, Liam M. O’Brien, Verne S. Caviness, David N. Kennedy, Stephen V. Faraone, and Ming T. Tsuang. Hypothalamic abnormalities in schizophrenia: sex effects and genetic vulnerability. Biological Psychiatry, 61(8):935–945, 2007. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0006322306008195, doi:https://doi.org/10.1016/j.biopsych.2006.06.027.

HTM+19

Niloofar Hashempour, Jetro J Tuulari, Harri Merisaari, Kristian Lidauer, Iiris Luukkonen, Jani Saunavaara, Riitta Parkkola, Tuire Lähdesmäki, Satu J Lehtola, Maria Keskinen, John D Lewis, Noora M Scheinin, Linnea Karlsson, and Hasse Karlsson. A novel approach for manual segmentation of the amygdala and hippocampus in neonate MRI. Front. Neurosci., 13:1025, September 2019.

KGB+17(1,2)

Arno Klein, Satrajit S Ghosh, Forrest S Bao, Joachim Giard, Yrjö Häme, Eliezer Stavsky, Noah Lee, Brian Rossa, Martin Reuter, Elias Chaibub Neto, and Anisha Keshavan. Mindboggling morphometry of human brains. PLoS Comput. Biol., 13(2):e1005350, February 2017.

LSG+18(1,2)

Christian Ledig, Andreas Schuh, Ricardo Guerrero, Rolf A Heckemann, and Daniel Rueckert. Structural brain imaging in alzheimer's disease and mild cognitive impairment: biomarker analysis and shared morphometry database. Sci. Rep., 8(1):1–16, July 2018.

MGK+06

Nikos Makris, Jill M. Goldstein, David Kennedy, Steven M. Hodge, Verne S. Caviness, Stephen V. Faraone, Ming T. Tsuang, and Larry J. Seidman. Decreased volume of left and total anterior insular lobule in schizophrenia. Schizophrenia Research, 83(2):155–171, 2006. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0920996405004998, doi:https://doi.org/10.1016/j.schres.2005.11.020.

WGB+18

Anderson M Winkler, Douglas N Greve, Knut J Bjuland, Thomas E Nichols, Mert R Sabuncu, Asta K Håberg, Jon Skranes, and Lars M Rimol. Joint analysis of cortical area and thickness as a replacement for the analysis of the volume of the cerebral cortex. Cereb. Cortex, 28(2):738–749, February 2018.

WDO+17

Laura E M Wisse, Ana M Daugherty, Rosanna K Olsen, David Berron, Valerie A Carr, Craig E L Stark, Robert S C Amaral, Katrin Amunts, Jean C Augustinack, Andrew R Bender, Jeffrey D Bernstein, Marina Boccardi, Martina Bocchetta, Alison Burggren, M Mallar Chakravarty, Marie Chupin, Arne Ekstrom, Robin de Flores, Ricardo Insausti, Prabesh Kanel, Olga Kedo, Kristen M Kennedy, Geoffrey A Kerchner, Karen F LaRocque, Xiuwen Liu, Anne Maass, Nicolai Malykhin, Susanne G Mueller, Noa Ofen, Daniela J Palombo, Mansi B Parekh, John B Pluta, Jens C Pruessner, Naftali Raz, Karen M Rodrigue, Dorothee Schoemaker, Andrea T Shafer, Trevor A Steve, Nanthia Suthana, Lei Wang, Julie L Winterburn, Michael A Yassa, Paul A Yushkevich, Renaud la Joie, and Hippocampal Subfields Group. A harmonized segmentation protocol for hippocampal and parahippocampal subregions: why do we need one and what are the key goals? Hippocampus, 27(1):3–11, January 2017.

Exercices

Exercice 3.1

Choisissez la meilleure réponse et expliquez pourquoi. Des données d’IRM T1 individuelle sont…

  1. Une image 3D d’un cerveau.

  2. Des dizaines d’images 2D sagittales d’un cerveau.

  3. Des centaines d’images 2D axiales, coronales et sagittales d’un cerveau.

  4. Toutes ces réponses.

Exercice 3.2

On souhaite comparer le volume moyen du putamen droit entre des participants neurotypiques et des participants étant sur le spectre de l’autisme. On considère pour cela deux méthodes alternatives: la volumétrie manuelle et l’analyse VBM. Pour chacune de ces techniques, citez une force et une faiblesse en lien avec les objectifs de l’étude.

Exercice 3.3

Pour chacun des énoncés suivants, spécifiez si l’affirmation est vraie ou fausse et expliquez votre choix.

  • Les données IRM T1 doivent être réalignées pour étudier la morphologie du cerveau à l’échelle d’une population.

  • Les données d’IRM “brutes” (avant l’étape du prétraitement) sont inutilisables pour étudier la morphométrie.

  • En VBM, le lissage spatial est important, même pour une analyse individuelle.

Exercice 3.4

Pour chacun des énoncés suivants, spécifiez si l’affirmation est vraie ou fausse et expliquez votre choix.

  • Les mouvements d’un participant de recherche peuvent créer du bruit dans une carte VBM.

  • La présence de métal peut créer du bruit et des déformations dans une carte VBM.

  • Un trou dans une carte cérébrale VBM signifie nécessairement qu’il y a un trou dans le cerveau du participant.

Exercice 3.5

En vérifiant ses données structurelles, une chercheuse réalise qu’un de ses participants de recherche a un volume cérébral de deux fois supérieur à la normale! Pourtant, le crâne de ce participant semblait normal. Proposez une explication.

Exercice 3.6

On souhaite faire une comparaison entre la quantité de matière grise présente au niveau du sillon post-central et celle contenue dans le sillon précentral, en moyenne, sur une population. On considère pour cela deux méthodes alternatives: une analyse VBM ou bien une analyse de l’épaisseur corticale (analyse de surface). Quelle technique choisiriez-vous et pourquoi?

Exercice 3.7

Les données d’un participant de recherche sont de qualité médiocre et la segmentation de la matière grise est imprécise. Pour chacune des combinaisons de choix suivantes, quelle technique choisiriez-vous et pourquoi?

  • VBM vs volumétrie manuelle?

  • VBM vs analyse de surface?

Exercice 3.8

Nous avons vu en cours quelques exemples de structures anatomiques cérébrales. Faisons un peu de révision… En utilisant la fenêtre de visualisation ci-dessous (aussi accessible sur cette page web du cours), donnez les coordonnées (x, y, ou z) où l’on peut voir…

  • une coupe sagittale présentant le corps calleux.

  • une coupe coronale présentant le corps calleux.

  • une coupe axiale contenant des ventricules.

  • une coupe axiale avec le sillon central.

Pour un rappel concernant les différents types de coupes du cerveau, veuillez vous référer au Chapitre 1: Cartes cérébrales.

# Ce code récupère des données IRM T1
# et génère une image dans trois plans de coupes

# Enlève les warnings
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

# Télécharge un scan anatomique (template MNI152)
from nilearn.datasets import fetch_icbm152_2009
mni = fetch_icbm152_2009()

# Visualise le volume cérébral
from nilearn.plotting import view_img

view_img(
    mni.t1,
    bg_img=None,
    black_bg=True,
    cut_coords=[-17, 0, 17],
    title='IRM pondérée en T1',
    cmap='gray',
    symmetric_cmap=False
)

Exercice 3.9

Pour répondre aux questions de cet exercice, lisez d’abord l’article Development of cortical thickness and surface area in autism spectrum disorder de Mensen et collaborateurs (publié en 2017 dans la revue Neuroimage: Clinical, volume 13, pages 215 à 222). Celui-ci est disponible en libre accès à cette adresse. Les questions suivantes requièrent des réponses à développement court.

  • Quel(s) type(s) de participant a(ont) été recruté(s) dans cette étude?

  • Quel est l’objectif principal de l’étude?

  • Quels sont les critères d’inclusion et d’exclusion?

  • Quelle technique de neuroimagerie est utilisée? S’agit-il d’une technique structurelle ou fonctionnelle?

  • Quelle type de séquence d’acquisition d’image est utilisé? Listez les paramètres.

  • Est ce que le traitement des images inclut une(des) étape(s) de recalage? Si oui, de quel(s) type(s)?

  • Les chercheurs ont-ils mis en place une procédure de contrôle qualité? Si oui, résumez cette procédure.

  • Les régions d’intérêt (ROI) sont-elles définies? Si oui, de quelle façon? Avec quel atlas? Combien y en a-t-il?

  • Quelles mesures morphologiques sont utilisées pour chaque région?

  • Quelle figure (ou tableau) répond à l’objectif principal de l’étude?